Interest Rate Pass-Through to Macroeconomic Variables: The Nigerian Experience
Notice bibliographique
Résumé
The effectiveness of monetary policy depends on the adjustment response of Central Banks short-term interest rate on the real interest rates charged by commercial banks and ultimately on macroeconomic indicators of investment and consumption in the economy. Thus, the extent of interest rate pass-through largely depends on how effective the process of financial intermediation works and to what extent individual bank characteristics influence or hinder a perfect adjustment of product rates based on market conditions. The study examines the speed and completeness of pass-through from policy rates to retail bank rates and the effectiveness of monetary policy stance in influencing macroeconomic policy targets using a co-integration analysis based on Johansen and Juselius maximum likelihood and Engle-Granger two step procedures for the period 1970–2011. The VAR based Error Correction Model (ECM) and the Mean Adjustment Lag (MAL) was used to determine the short run estimates and asymmetric behaviour respectively. The study found an evidence of downward stickiness both in the short-run and long-run policy pass-through to the retail bank rates. In order to ensure robustness of the result, the Impulse Response Function (IRF) and Variance Decomposition (VD) analysis were conducted and similar slow and sluggish pass-through was obtained. The study as well, found pass-through from policy rate to macroeconomic variables to exhibit extremely rigid immediate responses.
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Comment cette classification a été obtenuedéplier
Prédiction machine sur la base complète
Imitation des enseignantsNi prévalence calibrée, ni vérité terrain. Validation humaine à venir. Le volet Gemma est une étiquette directe du modèle pour chaque travail de la base, lue sur la notice réduite au titre. Le volet Codex est un classifieur appris des 10 348 étiquettes directes de Codex et calibré sur les taux pondérés de l'échantillon; les champs sans appui suffisant ne portent aucun appel Codex. Le mode candidate est l'union des deux volets; le consensus est leur intersection. Ces sorties portent le statut machine_predicted_unvalidated et ne sont pas des étiquettes humaines.
Scores du classifieur distillé par catégorie (deux têtes)
| Catégorie | Codex | Gemma |
|---|---|---|
| Métarecherche | 0,002 | 0,005 |
| Méta-épidémiologie (sens strict) | 0,000 | 0,000 |
| Méta-épidémiologie (sens large) | 0,000 | 0,000 |
| Bibliométrie | 0,000 | 0,001 |
| Études des sciences et des technologies | 0,001 | 0,001 |
| Communication savante | 0,001 | 0,001 |
| Science ouverte | 0,000 | 0,001 |
| Intégrité de la recherche | 0,000 | 0,001 |
| Charge utile insuffisante (le modèle a refusé de juger) | 0,002 | 0,000 |
Scores machine (provisoires)
Les deux têtes enseignantes du modèle étudiant, lues sur ce travail. Un score ordonne la base pour la relecture; il n'affirme jamais une catégorie, et le statut de validation accompagne chaque rangée tel quel.
Scores de référence d'un modèle non mature (critères de maturité non atteints, 7 itérations). Un score ordonne; il n'affirme jamais une catégorie.
score_only:v0-immature-baseline · tel quel depuis la passe de notation : score_only signifie que le nombre peut ordonner les travaux, et qu'aucune étiquette de catégorie n'en découleClassification
machine, non validéePrédiction automatique; un appel candidat d’une seule source (Gemma direct ou Codex distillé), pas un consensus.
Le détail, modèle par modèle et score par score, se trouve en fin de page sous « Comment cette classification a été obtenue ».